Deepfake-Bilder zuverlässig erkennen und transparent erklären

[Roboternetz-News]

https://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2026/juli-2026/deepfake-bilder-zuverlaessig-erkennen-und-transparent-erklaeren/jcr:content/fixedContent/teaserimage.img.3col.png/1780494600795/iosb-deepfake-bilder-zuverlaessig-erkennen-und-transparent-erklaeren-bild-2.pngKünstliche Intelligenz erzeugt inzwischen Bilder, die von echten kaum noch zu unterscheiden sind. Mit RealOrRender haben Forschende am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB jetzt ein Verfahren entwickelt, das solche Deepfakes nicht nur gezielt erkennt, son-dern zudem nachvollziehbar macht, warum ein Bild als echt oder KI-generiert eingestuft wird. Der neue hybride Ansatz steigert die Erkennungsgenauigkeit signifikant, und Explainable AI-Verfahren sorgen zudem für transparente Ergebnisse.



Weiterlesen... (https://www.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2026/juli-2026/deepfake-bilder-zuverlaessig-erkennen-und-transparent-erklaeren.html)

Sag deine Meinung zu der Meldung und diskutiere im Roboternetz.

News Quelle: Fraunhofer Forschungsorganisation
Diese Nachricht wurde automatisiert vom Roboternetz-Bot gepostet. Verantwortlich für den Inhalt ist daher allein der Herausgeber, nicht das Roboternetz.de oder deren Verantwortliche.


600

[Harold Bright]

Der neue hybride Ansatz erhöht die Genauigkeit der Erkennung erheblich, und Verfahren der Explainable AI gewährleisten snowrider (https://snowrider-2.io/) transparente Ergebnisse.